字符串拆分成由单个字母组成的列表：string="asdasd"print(list(string))输出：['a', 's', 'd', 'a', 's', 'd']将单个字母组成的列表进行合并：string="asdasd"print(list(string))string_two=list(string)print("".join(string_two))...
Q1。 编写
Python
程序，从给定的单词
列表
中找到比n长的单词
列表
。
Q2。 编写一个包含两个
列表
的
Python
函数，如果它们具有至少一个公共成员，则返回True。
Q3。 在删除第0，第4和第5个元素之后，编写
Python
程序以打印指定的
列表
。
Q4。 编写一个
Python
程序以将
字符
列表
转换为
字符串
。
Q5。 编写
Python
程序以从
列表
中随机选择一个项目。
Q6。 编写
Python
程序以从两个
列表
中查找常见项目。
Q7。 编写一个
Python
程序，将多个整数
列表
转换为
单个
整数。
Q8。 编写
Python
程序，将
列表
拆分
为不同的变量。
Q9。编写一个
Python
程序以每N个元素分割一个
列表
。
Q10。 编写一个
Python
程序，以将给定的
字符串
插入
列表
中所有项目的开头。
⦿在您的本地系统上安装git
一.
字符串
（String）
字符串
通俗的说就是一串
字符
，是用来存储和表现文本信息的。在
Python
程序中，如果我们把
单个
或多个
字符
用单/双引号包围起来，就可以表示一个
字符串
。（
Python
3.6以上就不区分单/双引号）
从严格意义上来说，
Python
中的
字符串
是就是由零个或多个
字符
组成
的不可变序列。
序列中的元素包含一个从左到右的顺序——序列中的元素根据它们的相对位置进行存储和读取。其他类型的序列还包括
列表
和元组（其他篇章会进行详细介绍）。
Python
字符串
是一种
字符
序列，所以着它具备序列类型都支持的操作(其他篇章会详细介绍序列的操作）：
# s为一个序列，t为一个序列，x代表元素
再利用
python
自带的 sorted() 函数实现
字符
列表
的排序（注意该函数有返回值）：
a = "wegewewtrttyefwearevbnm"
a = list(a)
print(a)
a = sorted(a)
print(a)
结果如下图所示：
sorted()
python
字符串
分割，提供的split方法，可以把
字符串
分割成一个
列表
。不过它是只能分割单一
字符
，如是有多个
字符
，需要用re库里的split方法，使用如下：
import re
s1='hallo*xyz%yu!zz,123?456 abc.88'
s2="hello baby,i love you!886"
print(s2.split(' '))#这是分割s2里的空格，不过因为s2里还有...
3.9.6 简单示例 —— 向ndarray添加额外属性 132
3.9.7 稍微更现实的例子 —— 添加到现有数组的属性 134
3.9.8 __array_ufunc__ 对于ufuncs 135
3.9.9 __array_wrap__用于ufuncs和其他函数 139
3.9.10 额外的坑 —— 自定义的 __del__ 方法和 ndarray.base 142
3.9.11 子类和下游兼容性 143
4. 其他杂项 144
4.1 IEEE 754 浮点特殊值 144
4.2 NUMPY 如何处理数字异常的 146
4.3 示例 146
4.4 连接到 C 的方式 147
4.4.1 不借助任何工具, 手动打包你的C语言代码。 147
4.4.2 Cython 148
4.4.3 ctypes 148
4.4.4 SWIG（自动包装发生器） 149
4.4.5 scipy.weave 149
4.4.6 Psyco 149
5. 与MATLAB比较 149
5.1 介绍 150
5.2 一些关键的差异 150
5.3 'ARRAY'或'MATRIX'？我应该使用哪个？ 151
5.3.1 简答 151
5.3.2 长答案 151
5.4 MATLAB 和 NUMPY粗略的功能对应表 153
5.4.1 一般功能的对应表 153
5.4.2 线性代数功能对应表 154
5.5 备注 161
5.6 自定义您的环境 163
5.7 链接 164
6. 从源代码构建 164
6.1 先决条件 164
6.2 基本安装 164
6.3 测试 165
并行构建 165
6.4 FORTRAN ABI不匹配 165
6.4.1 选择fortran编译器 166
6.4.2 如何检查BLAS / LAPACK /地图集ABI 166
6.5 加速BLAS / LAPACK库 166
6.5.1 BLAS 166
6.5.2 LAPACK 167
6.5.3 禁用ATLAS和其他加速库 167
6.6 提供额外的编译器标志 168
6.7 使用ATLAS支持构建 168
7. 使用NUMPY的C-API 168
7.1 如何扩展NUMPY 168
7.1.1 编写扩展模板 169
7.1.2 必需的子程序 169
7.1.3 定义函数 171
7.1.4 处理数组对象 175
7.1.5 示例 180
7.2 使用
PYTHON
作为胶水 182
7.2.1 从
Python
调用其他编译库 183
7.2.2 手工生成的包装器 183
7.2.3 f2py 184
7.2.4 用Cython 191
7.2.5 ctypes 196
7.2.6 您可能会觉得有用的其他工具 206
7.3 编写自己的UFUNC 208
7.3.1 创建一个新的ufunc 208
7.3.2 示例非ufunc扩展名 209
7.3.3 一种dtype的NumPy ufunc示例 215
7.3.4 示例具有多个dtypes的NumPy ufunc 221
7.3.5 示例具有多个参数/返回值的NumPy ufunc 230
7.3.6 示例带有结构化数组dtype参数的NumPy ufunc 235
7.4 深入的知识 241
7.4.1 迭代数组中的元素 242
7.4.2 用户定义的数据类型 246
7.4.3 在C中对ndarray进行子类型化 249
my_list.extend(list(item))
print(my_list)
# Output: ['a', 'p', 'p', 'l', 'e', 'b', 'a', 'n', 'a', 'n', 'a', 'c', 'h', 'e', 'r', 'r', 'y']
my_dict = {}
for item in my_set:
my_dict[item] = list(item)
print(my_dict)
# Output: {'banana': ['b', 'a', 'n', 'a', 'n', 'a'], 'cherry': ['c', 'h', 'e', 'r', 'r', 'y'], 'apple': ['a', 'p', 'p', 'l', 'e']}
希望这个回答能够帮到你！
